Codeforces Round #546 (Div. 2) D. Nastya Is Buying Lunch 【思维】

博客围绕题目链接中的问题展开,阐述让能和最后一个点交换的点尽可能多且连续排在尾部,可使最后一个点排得更前。假想队列P存放不满足要求的点,通过判断元素能否与最后一点交换及穿过队列P,确定元素是否满足要求。

题目链接:http://codeforces.com/contest/1136/problem/D

让所有能和最后一个点交换的点尽可能多且连续的排列在尾部,才能让最后一个点尽可能的排在前面,这个应该比较好理解。

这里我们假想存在这么一个队列P,最初的时候,队列P的个数为0,那么就有下面这种假想的情况存在。

a1, a2, a3, a4, [P], a5

首先存在这么一个判断,a4是否能和a5交换,如果不可以,那么就把a4这个点放到队列P里面,然后继续判断a3,

如果能和a5交换,并且能够通过题目的交换规则穿过队列P的话,那么a4和a5就能连续,否则也加入队列P里面,所以队列P就是专门存放不满足题目要求的所有点的集合。

当所有的点都考虑完之后,除了队列P以外,其他都是满足题目要求的元素。

一个点要想穿过队列P内的所有点,就必须能和P内所有元素交换。

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

const int Maxn = 3e5+10;

bool p[Maxn];
vector<int> G[Maxn];
int a[Maxn];

int main(void)
{
    int n, m, u, v;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(int i = 0; i < n; ++i) scanf("%d", &a[i]);
    for(int i = 0; i < m; ++i) {
        scanf("%d%d", &u, &v);
        G[u].push_back(v);
    }
    memset(p, false, sizeof(p));
    int pcnt = 0, cnt; bool ok;
    for(int i = n-2; i >= 0; --i) {
        ok = false; cnt = 0;
        int u = a[i];
        for(int j = 0; j < G[u].size(); ++j) {
            int v = G[u][j];
            if(v == a[n-1]) ok = true;
            else if(p[v]) cnt++;
        }
        if(ok && cnt == pcnt) continue;
        pcnt++; p[u] = true;
    }
    printf("%d\n", n-1-pcnt);
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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